Software Entwicklung 1

Software Entwicklung 1 Annette Bieniusa AG Softech FB Informatik TU Kaiserslautern

Überblick für heute Funktionale Programmierung mit Java Lambdas Syntax von Lambda-Ausdrücken Streams Beispiele Behind the Scenes: Wie sind die Lambda-Ausdrücke in Java eingebettet? Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 2/ 40

Wiederholung: Funktionen höherer Ordnung im Lambda-Kalkül I Funktion, die eine (oder mehrere) Funktionen als Argument nimmt oder als Ergebnis liefert Parametrisierung über eine Berechnung möglich! Beispiel: Anwendung von Funktion auf alle Elemente einer Liste map (\x -> x + 2) [1,2,3,4] = [3,4,5,6] map (\y -> 3 * y) [1,2,3,4] = [3,6,9,12] Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 3/ 40

Wiederholung: Funktionen höherer Ordnung im Lambda-Kalkül II Beispiel: Filtern von Elementen filter (\ x -> x < 10) [1,32,7] = [1,7] filter (\ x -> x % 2 == 0) [1,32,8] = [32,8] Beispiel: Faltung von Listelementen, ausgehend von Initialwert, mittels einer Funktion zu einem Wert foldl (\ y x -> y + x) 0 [1,2,3] = (((0 + 1) + 2) + 3) = 6 Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 4/ 40

Lambda-Ausdrücke in Java Bis Java 8: Trennung von Daten und Programmlogik Mit Java: Einführung von Lambda-Ausdrücken ( Methoden ohne Namen ) Erlauben die Parametrisierung von Berechnungen Sehr kompakte Syntax erlaubt elegantes Programmieren Viele Möglichkeiten zur Optimierung durch den Compiler und die Laufzeitumgebung (JVM) Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 5/ 40

Syntax von Lambda-Ausdrücken I (x, y) -> x + y Formale Parameter + Pfeil -> + Funktionsrumpf Rückgabetyp und Exceptions nicht spezifiziert, sondern vom Compiler inferiert Syntax sehr vielseitig (int x) -> x + 1 //Parameter mit expliziter Typangabe x -> x + 1 //Parameter ohne explizite Typangabe () -> 5 //leere Parameterliste Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 6/ 40

Syntax von Lambda-Ausdrücken II Funktionsrumpf ist entweder ein Ausdruck oder ein Anweisungsblock mit abschließender return-anweisung (x, y) -> x * y (x, y) -> {... /* weitere Anweisungen */ return x * y; } Die Parameternamen in Lambda-Ausdrücken dürfen nicht bereits als Variablen in der umschließenden Methode definiert sein. Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 7/ 40

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Beispiele: Listen von Integern bearbeiten I List < Integer > list =... // Sammelt alle Elemente der Liste um 1 inkrementiert // in einer neuen Liste // Variante mit Lambdas List < Integer > incremented2 = list. stream (). map (x -> x + 1). collect ( Collectors. tolist ()); // Variante mit Iterator List < Integer > incremented = new ArrayList < Integer >() ; for ( int n : list ) { incremented. add (n +1) ; } Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 9/ 40

Beispiele: Listen von Integern bearbeiten II // Skaliert die Element in der Liste um den Faktor s // und addiert dazu jeweils t; // sammelt das Ergebnis in einer neuen Liste final int s = 2; final int t = 1; List < Integer > scaled = list. stream (). map (x -> s * x + t). collect ( Collectors. tolist ()); // Filtert alle geraden Elemente aus der Liste // und sammelt sie in einer neuen Liste List < Integer > even = list. stream (). filter ( x -> x % 2 == 0). collect ( Collectors. tolist ()); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 10/ 40

Beispiele: Listen von Integern bearbeiten III // Summiert die Elemente in der Liste int summe_ reduce = 0; for ( int n : list ) { summe_ reduce += n; } // Variante mit Lambdas int summe_ reduce2 = list. stream (). reduce (0, (a, b) -> a + b); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 11/ 40

Streams Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 12/ 40

Streams Ein Datenstrom (engl. Stream) ist eine (potentiell unendliche) Folge von Daten gleicher Art. Wird von einer (oder mehreren) Quellen versorgt Auch verwendet bei Input-/Outputstreams bzw. Reader/Writer Hier: Deklarative Datenverarbeitung Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 13/ 40

Beispiel: Streams public static void liststream ( List < String > list ) { Stream < String > s1 = list. stream (); Stream < Integer > s2 = s1.map (x -> Integer. valueof (x)); Stream < Integer > s3 = s2. filter ( x -> x > 0); long i = s3. count (); System. out. println ("i = " + i); } Intermediären Operationen nehmen Elemente aus einem Strom und erzeugen einen neuen Strom Können hintereinander geschaltet werden Beispiele: map, filter Terminale Operationen aggregieren ein Ergebnis Konsumieren einen Strom Beispiel: count (Reduktion auf einen Wert), Umwandlung in Collections,... Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 14/ 40

Erzeugen von Streams I Quellen: Collections: stream() erzeugt einen (sequentiellen) Stream List < String > list =...; Stream < String > liststream = list. stream (); Map < Integer, String > map =...; Stream < Map. Entry < Integer, String >> entrystream = map. entryset (). stream (); Stream < Integer > keystream = map. keyset (). stream (); Arrays String [] ar =...; Stream < String > arrstream = Arrays. stream ( ar); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 15/ 40

Erzeugen von Streams II Generatorfunktionen Stream < Double > random = Stream. generate (() -> Math. random ()); Stream < Double > seq = Stream. iterate (1, x -> x + 1); I/O-Kanäle try ( Stream < String > filestream = Files. lines ( Paths. get (" data. txt "))) {... // Verwendung von filestream } Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 16/ 40

Operationen auf Streams: map Wendet eine Funktion auf alle Elemente im Stream an und liefert den Ergebnis-Stream // wandelt alle Strings in Kleinbuchstaben um: Stream < String > words =... words. map (s -> s. tolowercase ()) // Quadriert alle Zahlen im Stream : Stream < Integer > numbers =... numbers. map (x -> x*x) Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 17/ 40

Operationen auf Streams: map Filtert alle Elemente aus einem Stream heraus, die eine gegebene Bedingung erfüllen, und liefert einen Stream mit diesen Elementen // Liefert alle positiven Zahlen aus dem Stream : numbers. filter ( x -> x > 0) // liefert die Strings, die das Wort " toll " enthalten words. filter (s -> s. contains (" toll ")) Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 18/ 40

Operationen auf Streams: reduce Wendet zweistellige Funktion auf die Elemente des Streams an und reduziert diese so zu einem einzelnen Wert x 1 x 2 x 3 x 4... Auch bekannt im Lambda-Kalkül als fold Reihenfolge der Auswertung nicht definiert Funktion sollte assoziativ sein (((x 1 x 2 ) x 3 ) x 4 ) = ((x 1 x 2 ) (x 3 x 4 )) Variante 1: Faltet zweistellige Funktion über die Elemente im Stream Bei leerem Stream: leeres Optional Sonst: Optional mit Wert // Aufsummieren der Zahlen im Stream : Optional < Integer > sum = numbers. reduce (( x, y) -> x+y) System. out. println ( sum. orelse (0) ); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 19/ 40

Operationen auf Streams: reduce Variante 2: Faltungsfunktion mit zusätzlichem Startwert Liefert immer ein direktes Ergebnis, kein Optional Bei leerem Stream: Startwert Startwert sollte Identität in Bezug auf Faltungsfunktion sein // Aufsummieren der Zahlen im Stream : numbers. reduce (0, (x,y) -> x+y); // Aufmultiplizieren der Zahlen im Stream : numbers. reduce (1, (x,y) -> x*y); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 20/ 40

Quizz Gegeben eine Liste von Integern list mit Einträgen 3, 17, 9, 1, 0-3. Was liefern die folgende Ausdrücke? list. stream (). filter ( x -> x < 10 && x > 0). reduce ((x,y) -> {if (x > y) return x else return y ;}) list. stream (). map (x -> 2 * x). filter ( x -> x % 2 == 1). reduce ((x,y) -> x + y) Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 21/ 40

Quizz: Auflösung Gegeben eine Liste von Integern list mit Einträgen 3, 17, 9, 1, 0-3. Was liefern die folgende Ausdrücke? list. stream (). filter (x -> x < 10 && x > 0) // [3,9,1]. reduce ((x,y) -> {if (x > y) return x else return y ;}) // Optional < Integer > mit 9 list. stream (). map (x -> 2 * x) // [6, 34, 18, 2, 0, -6]. filter (x -> x % 2 == 1) // []. reduce (( x, y) -> x + y) // Optional < Integer >. empty () Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 22/ 40

Operationen auf Streams: collect Baut das Ergebnis in einem (veränderbaren) Objekt auf // Stream von Strings in einer ArrayList speichern : words. collect ( () -> new ArrayList < String >(), // initial (list, s) -> list. add (s), // akkumuliert ( list1, list2 ) -> list1. addall ( list2 ) // kombiniert ) Häufig in Collector zusammengefasst // Stream von Strings in einer Liste speichern : List < String > l = words1. collect ( Collectors. tolist ()); // Stream von Strings in einer Menge speichern : Set < String > s = words2. collect ( Collectors. toset ()); // Elemente durch Komma getrennt als String : String str = words3. collect ( Collectors. joining (", ")); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 23/ 40

Operationen auf Streams: foreach Terminale Operation ohne Ergebnis Ruft eine Funktion ohne Ergebnis für jedes Element im Stream auf Achtung: Reihenfolge nicht spezifiziert! Alternative: foreachordered() // Alle Strings im Stream ausgeben : words. foreach (w -> { System. out. println (w); }); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 24/ 40

Vergleichen und Sortieren mit Lambdas Wiederholung: Interface Comparator<T> mit Methode int compare(t x, T y) Verkürzte Schreibweise mit Lambdas Comparator < String > nachlaenge = (x, y) -> { if (x. length () > y. length ()) { return 1; } else if ( x. length () < y. length ()) { return -1; } else { return x. compareto ( y); } }; Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 25/ 40

Sortieren von Listen mit Comparators sort ist statische Methode der Klasse java.util.collections Sortiert eine Liste mit Hilfe eines Comparator aufsteigend // Liste nach Laenge der Strings sortieren : List < String > list = Arrays. aslist (" aaaa ", "b", " ccc ", "dd", "e"); Collections. sort (list, nachlaenge ); System. out. println ( list ); // Ausgabe : [b, dd, ccc, aaaa ] Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 26/ 40

Sortieren von Listen mit Comparators sorted ist Sortiermethode für Streams Sortiert die Elemente aus einem Stream mit Hilfe eines Comparator aufsteigend Liefert sortierten Stream List < String > list = Arrays. aslist (" aaaa ", "b", " ccc ", "dd", "e"); List < String > sorted = list. stream (). sorted ( nachlaenge ). collect ( Collectors. tolist ()); System. out. println ( list ); // Ausgabe : [aaaa, b, ccc, dd, e] // list ist nicht veraendert! System. out. println ( sorted ); // Ausgabe : [b, dd, ccc, aaaa ] Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 27/ 40

Weiteres Vergleichsmöglichkeiten I Comparator.naturalOrder(): natürliche Ordnung für Subtypen von Comparable Comparator.reverseOrder(): invertierte Ordnung Comparator.comparing: Ordnung auf f(x) und f(y) für Funktion f // Strings nach ihrer Laenge vergleichen : Comparator < String > nachlaenge = Comparator. comparing ( s -> s. length ()); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 28/ 40

Weiteres Vergleichsmöglichkeiten II Comparator.thenComparing() erweitert eine Ordnung Bei gleichen Elementen wird eine weitere Ordnung verwendet // Strings erst nach Laenge, dann nach natuerlicher Ordnung vergleichen : Comparator < String > nachlaenge = Comparator. comparing (( String s) -> s. length ()). thencomparing ( Comparator. naturalorder ()); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 29/ 40

Weiteres Vergleichsmöglichkeiten III // Orte erst nach ihrer Postleitzahl und dann nach ihrem Namen sortieren : Comparator < Ort > ortvergleicher = Comparator. comparing (( Ort o) -> o. getpostleitzahl ()). thencomparing (o -> o. getname ()); // Addressen bei gleichem Ort nach Strasse, dann nach Hausnummer ordnen : Comparator < Addresse > addressvergleicher = Comparator. comparing (( Addresse a) -> a. getort (), ortc ). thencomparing ( a -> a. getstrasse ()). thencomparing ( a -> a. gethausnummer ()); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 30/ 40

Weiteres Vergleichsmöglichkeiten IV Comparator < Ort > ortvergleicher = Comparator. comparing (( Ort o) -> o. getpostleitzahl ()). thencomparing ( o -> o. getname ()); // Variante mit Methodenreferenzen : Comparator < Ort > ortvergleicher = Comparator. comparing ( Ort :: getpostleitzahl ). thencomparing ( Ort :: getname ); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 31/ 40

Auswertung von Streamoperationen und Seiteneffekte Kombination von Streams und Lambdas ermöglicht deklaratives Programmieren in Java Wie die Verarbeitung passiert, ist offengelassen 9 public static void listiteration ( Collection < Integer > coll ) { 10 // Variante 1: Iteration mit Iterator 11 Iterator < Integer > it = coll. iterator (); 12 while (it. hasnext ()) { 13 int i = it. next (); 14 System. out. print (i + " "); 15 } 16 // Variante 2: Explizites Iterieren 17 for ( int i : coll ) { 18 System. out. print (i + " "); 19 } 20 // Variante 3: Implizites Iterieren 21 coll. stream (). foreach (i -> System. out. print (i + " ")); 22 } Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 32/ 40

Problem: Seiteneffekte Funktionen in der rein-funktionalen Programmierung frei von Seiteneffekten Kein Verändern von Attributen, globalen Variablen, Konsole,... Ergebnis (d.h. der Effekt) der Funktionsauswertung hängt allein von den Parametern ab Gleiche Parameterwerten gleiches Ergebnis Konzepte Methode und Funktion werden in Java nicht sauber getrennt Ziel: Seiteneffekte beschränken auf geordnete / sortierte Streams Arrays. aslist (" Amsel ", " Drossel ", " Affe ", " Kamel "). stream (). filter (s -> s. startswith ("A")). map (s-> s. touppercase ()). foreachordered (s -> System. out. println (s)); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 33/ 40

Lazy-Auswertung von Operationen Auswertung erfolgt nur dann, wenn das Ergebnis zwingend erforderlich Erlaubt unendliche Datenströme! Braucht terminale Operation, um die Verarbeitung eines Streams zu erzwingen List < Integer > seq = Stream. iterate (1,x -> x +1). limit (5) // Nur die ersten 5 Elemente aus Stream. collect ( Collectors. tolist ()); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 34/ 40

Frage: Was ist die Ausgabe? List < String > list = Arrays. aslist (" Apfel ", " Birne ", " Kiwi "); String res = list. stream (). map (o -> { System. out. println (" map " + o); return o. tolowercase (); }). filter (o -> { System. out. println (" filter return o. startswith ("b"); }). findfirst (). get (); System. out. println (" res = " + res ); " + o); Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 35/ 40

Frage: Was ist die Ausgabe? List < String > list = Arrays. aslist (" Apfel ", " Birne ", " Kiwi "); String res = list. stream (). map (o -> { System. out. println (" map " + o); return o. tolowercase (); }). filter (o -> { System. out. println (" filter return o. startswith ("b"); }). findfirst (). get (); System. out. println (" res = " + res ); " + o); map Apfel filter apfel map Birne filter birne res = birne Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 35/ 40

Wiederverwendung von Streams Streams können nicht wiederverwendet werden. List < String > l = Arrays. aslist ("a", "b", "c"); Stream < String > s1 = l. stream (); Stream < String > s2 = s1.map (s -> "!"); Stream < String > s3 = s1.map (s -> "?"); // IllegalStateException : stream has already been operated upon or closed Nach der terminalen Operation ist der Stream auch nicht mehr verfügbar. Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 36/ 40

Behind the Scenes: Wie funktionieren Lambda-Ausdrücke in Java? I Wie können Lambda-Ausdrücke in Java-Typsystem integriert werden? Funktionale Interfaces: Interface-Typen mit nur einer einzige abstrakten Methode Passender Interface-Typ wird nicht vom Programmierer spezifiziert, sondern vom Compiler aus dem Kontext abgeleitet Interface Lambda- Auswertungsmethode Ausdruck Function<T,R> x -> x+1; apply(t x) BiFunction<T,U,R> (x,y) -> x*y; apply(t x, U y) BinaryOperator<T> (x,y) -> x-y; apply(t x, T y) Predicate<T> x -> x<0; test(t x) Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 37/ 40

Behind the Scenes: Wie funktionieren Lambda-Ausdrücke in Java? II 1 import java. util. function.*; 2 3 public class Funktionen { 4 5 public static void functionreferences () { 6 int a = 3; 7 int b = 4; 8 9 Function < Integer, Integer > f = ( x) -> x * x - 1; 10 BiFunction < Integer, Integer, Integer > g = 11 (x, y) -> x * x + 2 * x - 1; 12 13 System. out. println ("f(" + a + ") = " + f. apply (a)); 14 System. out. println ("g(" + a + "," + b + ") = " + g. apply (a, b)); 15 } 16 17 } Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 38/ 40

Operationen auf Streams (Auszug) Stream<T> filter(predicate<? super T> p) Beispiel: stream.filter(x -> x>5) Stream<R> map(function<? super T,? super R> f) Beispiel: stream.map(x -> x * x) T reduce(t start, BinaryOperator<T> f) Beispiel stream.reduce(0,(x,y) -> x * y) Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 39/ 40

Zusammenfassung Lambda-Ausdrücke erlauben es knapp und prägnant in Java zu programmieren Programme verlieren ihren prozeduralen Charakter Ausblick: Parallelisierung von Berechnungen (Vertiefung in SE3) Verteilung von Berechnungen in Multi-core Prozessoren Berechnungen, die unabhängig voneinander sind, können auf verschiedenen Prozessoren gleichzeitig durchgeführt werden Reduziert gesamte Berechnungszeit Idee: Parallele Streams mit automatischer Aufgabenverteilung Probem: Ressourcenkonflikte wegen Nichtdeterminismus Bieniusa/Zeller/Weber Software Entwicklung 1 40/ 40